ENGENHARIA DE COMPUTAÇÃO
LEONARDO TOMASI FRANCIS
ANÁLISE E DESENVOLVIMENTO DE UM SISTEMA DE CONTROLE PARA INTEGRAÇÃO EFICIENTE DA ILUMINAÇÃO NATURAL E ARTIFICIAL
Araranguá 2019
ANÁLISE E DESENVOLVIMENTO DE UM SISTEMA DE CONTROLE PARA INTEGRAÇÃO EFICIENTE DA ILUMINAÇÃO NATURAL E ARTIFICIAL
Trabalho de Conclusão de Curso apresentado como requisito para obtenção do título de Bacharel em Engenharia de Computação, no curso Engenharia de Computação da Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências, Tecnologias e Saúde do Campus de Araranguá. Orientador: Prof. Dr. César Cataldo Scharlau
Araranguá 2019
Francis, Leonardo Tomasi
ANÁLISE E DESENVOLVIMENTO DE UM SISTEMA DE CONTROLE PARA INTEGRAÇÃO EFICIENTE DA ILUMINAÇÃO NATURAL E
ARTIFICIAL / Leonardo Tomasi Francis ; orientador, César Cataldo Scharlau , 2019.
84 p.
Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)
-Universidade Federal de Santa Catarina, Campus Araranguá, Graduação em Engenharia de Computação, Araranguá, 2019.
Inclui referências.
1. Engenharia de Computação. 2. Sistema de Controle de Iluminação, Economia de Energia Elétrica, Iluminação Artificial e Natural. I. , César Cataldo Scharlau. II. Universidade Federal de Santa Catarina. Graduação em Engenharia de Computação. III. Título.
Leonardo Tomasi Francis
ANALISE E DESENVOLVIMENTO DE UM SISTEMA PARA
INTEGjtAÇAO EFICIENTE DA ILUMINAÇÃO NATURAL E
ARTIFICIAL
Esta trabalho de conclusão foijulgada adequada para obtenção do Título
de Bacharel em Engenharia de'Computação e aprovada çm sua forma
fínalpela coordenação do curso.
\\ Ararangu/íl64.d(;litro dd 2019 '. , \
Pl:Óf. $ab;h3b
ue. Dr
Coordenador do Curso
Banca Examinadora
Prof. César Cataldo Scharlau, Dr
Orientador
/
Prof.,IPhgo Oliveira VÚeber, Dr'.
/
Thayanél Lodete Bilésé+á.o, Ma
/'Nos últimos anos vem-se buscando encontrar alternativas que permitem racionalizar e mudar hábitos a respeito do uso de energia elétrica. Estudos da Internacional Energy Agency (IEA) indicam o aumento da demanda de energia elétrica nos próximos anos, o que reforça a necessidade de medidas para reduzir o desperdício. Tendo em vista que nas edificações os gastos com iluminação artificial representam expressivos valores no consumo de energia, busca-se encontrar alternativas que contribuam para a economia. O objetivo desse trabalho é o desenvolvimento de sistemas de controle e validação experimental para um ambiente em escala de uma sala de aula da Universidade Federal de Santa Catarina - Campus Araranguá, de modo a realizar a integração entre iluminação natural e artificial. Para atender os objetivos, serão inseridos no ambiente em escala um conjunto de sensores, que serão responsáveis pela aquisição de valores de iluminância do ambiente, fornecendo informações para um sistema de controle, que deve ajustar o nível de iluminação artificial de forma adequada. Com este trabalho, buscou-se analisar o desempenho do sistema aplicado e a viabilidade técnica dessa alternativa. Assim, o cenário de uma área representou redução de uso de potência em 75, 76% da potência total, enquanto com quatro áreas representou redução de 78, 65%. O cenário utilizando duas áreas controladas por controladores PI representou melhor resultando, 88, 22% da redução em potência utilizada. Na aplicação do melhor cenário encontrado em uma sala de aula real, existe a possibilidade de integrar outras alternativas, como por exemplo o sensor de presença.
Palavras-chave: Sistema de Controle de Iluminação, Economia de Energia Elétrica,
In recent years, solutions in order to ration and change habits regarding the use of electricity power are increasingly being searched. The need to reduce energy consumption has been reinforced due to the increased demand in the next few years studied by IEA (International Energy Agency). Solutions which contribute in energy savings are being searched, given that buildings account a significant value of total energy consumption. This work aimed at developing a control system and an experimental validation of a scaled environment based on a classroom from the Federal University of Santa Catarina - Araranguá Campus, in order to ensure that the natural and artificial illumination will be integrated efficiently. To accomplish the objectives and results a set of lighting sensors will be inserted into the scaled environment, which also will be responsible for the acquisition of luminance values measured in the environment, thus feeding the control system with data, as a result it will dimmer the artificial lighting. By the end of this work, it is aimed to analyze the performance of the applied system and the technical feasibility of the developed alternative. The scenario with one area have reached power usage reduction by 75, 76% of total power, while four areas scenario have reached 78, 65%. The best result performed was with two areas scenario controlled by PI controller, it has reached power usage reduction of 88, 22%. Applying the same scenario in a real room it has the possabilitie to integrate with other solutions, for exemple presence sensors, increasing the energy saving.
Keywords: Lighting Control System, Electrical Energy Saving, Artificial and Natural
Agradeço a Deus e Meishu-Sama, por terem me proporcionado oportunidades e proteção durante a graduação.
Agradeço a meus pais por sempre terem me proporcionado acesso a educação. Especialmente minha mãe, Liete Fátima Tomasi, pelo apoio e motivação durante toda graduação, acreditando no meu potencial.
Agradeço ao meu orientador, César Cataldo Scharlau, pela dedicação a profissão que me serviu de inspiração acadêmica e pelas instruções que foram imprescindíveis para execução desse trabalho.
Agradeço aos professores, mestres e doutores, que se dispuseram a passar seu conhecimento e me instigaram a continuar buscando conhecimento.
Agradeço aos meus amigos e colegas que fizeram parte de todo esse processo de grande aprendizado, pelo apoio e ajuda a entender quando eu não entendia, e que fizeram parte dessa experiência incrível na minha vida.
visible."
Figura 1 – Luxímetro Minipa-1020 . . . 17
Figura 2 – Fenômenos Físicos da Iluminação . . . 18
Figura 3 – Estratégias de aproveitamento na iluminação . . . 20
Figura 4 – Sensor LDR . . . 22
Figura 5 – Planta Baixa do Ambiente Real . . . 23
Figura 6 – Ambiente em escala . . . 24
Figura 7 – Placa de Circuito Impresso . . . 26
Figura 8 – Esquemático do circuito de aquisição por LDR . . . 27
Figura 9 – Esquemático do acionamento fitas das fitas de LED . . . 28
Figura 10 – PCI, Arduino e Módulo RTC . . . 29
Figura 11 – Diagrama de blocos do processo de medição . . . 31
Figura 12 – Área representante de 1 área . . . 32
Figura 13 – Área representante de 2 áreas . . . 33
Figura 14 – Área representante de 4 áreas . . . 33
Figura 15 – Espectro de frequência - cenário uma área . . . 36
Figura 16 – Entrada de dados com e sem filtro - 1 Área . . . 37
Figura 17 – Espectro de frequência - Cenário de duas áreas . . . 38
Figura 18 – Entrada de dados sem filtro e filtro passa-baixa 2 Áreas . . . 39
Figura 19 – Espectro Frequência de 4 Áreas . . . 40
Figura 20 – Entrada de dados sem filtro, filtro passa-baixa e filtro exponencial - 4 Áreas . . . 41
Figura 21 – Valores Medidos e Aproximação - Sensor 0 . . . 43
Figura 22 – Valores Medidos e Aproximação - Sensor 1 . . . 43
Figura 23 – Valores Medidos e Aproximação - Sensor 2 . . . 44
Figura 24 – Valores Medidos e Aproximação - Sensor 3 . . . 44
Figura 25 – Cenários 1 Área - Comparação de utilização em porcentagem . . . 47
Figura 26 – Cenários 4 Áreas - Comparação de utilização em porcentagem . . . 48
Figura 27 – Cenários 2 Áreas - Comparação de utilização em porcentagem . . . 49
Tabela 1 – Relação PCI e Arduino . . . 28 Tabela 2 – Dados dos Sensores A0, A1, A2, A3 . . . 42 Tabela 3 – Tensão, Corrente e Potência das áreas A0, A1, A2, A3 - Potência
Máxima . . . 46 Tabela 4 – Tensão, Corrente e Potência das áreas A0, A1, A2, A3 - Dimmer . . 46
A Ampere
ABNT Associação Brasileira de Normas Técnicas BACS Building Automation & Control System BMS Building Management Systems
IDE Ambiente de Desenvolvimento Integrado, do inglês Integrated Development Environment
IEA International Energy Agency
Inmetro Instituto Nacional de Metrologia, Qualidade e Tecnologia IoT Internet das Coisas, do inglês Internet of Things
k Kilo
LDR Light-Dependent Resistor LED Light Emitting Diode lm Lumen
lx Lux
m Metro
NPN Negativo-Positivo-Negativo, do inglês Negative-Positive-Negative PCI Placa de Circuito Impresso
PWM Pulse Width Modulation R Resistência
RTC Relógio de Tempo Real, do inglês Real Time Clock TWh Terawatt-hora
V Volt
1 INTRODUÇÃO . . . . 13 1.1 Objetivos . . . . 14 1.1.1 Geral . . . 14 1.1.2 Específicos . . . 14 1.2 Justificativa . . . . 15 1.3 Organização do Trabalho . . . . 15
2 ILUMINAÇÃO NAS EDIFICAÇÕES . . . . 16
2.1 Conceitos Básicos . . . . 16
2.2 Iluminação Natural e Artificial . . . . 18
2.3 Eficiência Luminosa . . . . 19
2.4 Sistemas Eficientes . . . . 20
2.4.1 Medição por Sensores . . . 22
3 SISTEMA DE CONTROLE DA ILUMINAÇÃO ARTIFICIAL . . . . 23
3.1 Descrição . . . . 23
3.2 Projeto de Hardware . . . . 25
3.2.1 Placa de Circuito Impresso . . . 25
3.2.1.1 Modelo esquemático . . . 26
3.2.2 Arduino Mega . . . 27
3.2.3 Materiais utilizados . . . 28
3.3 Projeto de Software . . . . 29
3.3.1 Software Base . . . 30
3.3.2 Projeto dos Filtros . . . 31
3.3.3 Mapeamento para conversão lx . . . 32
3.3.4 Cenários Implementados . . . 32 3.3.4.1 Uma Área . . . 32 3.3.4.2 Duas Áreas . . . 33 3.3.4.3 Quatro Áreas . . . 33 3.3.5 Softwares Utilizados . . . 34 4 RESULTADOS . . . . 35 4.1 Testes e Configuração . . . . 35 4.1.1 Filtros . . . 35 4.1.1.1 Uma Área . . . 35 4.1.1.2 Duas Áreas . . . 37 4.1.1.3 Quatro Áreas . . . 39
4.1.3 Controlador PI . . . 45
4.1.4 Potência das fitas de LED . . . 45
4.2 Resultados em Malha Fechada . . . . 46
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS . . . . 50 5.1 Trabalhos Futuros . . . . 51 REFERÊNCIAS . . . . 52 Apêndice A . . . . 55 Apêndice B . . . . 58 Apêndice C . . . . 61 Apêndice D . . . . 64 Apêndice E . . . . 71 Apêndice F . . . . 78
1 INTRODUÇÃO
Nos últimos 25 anos a demanda de energia elétrica vem crescendo e superando as perspectivas neste setor. Visto que existem alguns tipos de combustíveis que geram energia, como por exemplo o gás, o óleo, carvão e entre outras como a energia elétrica, que por sua vez representa 19% do consumo mundial (IEA, 2018c). Países desenvolvidos tem uma taxa de crescimento de consumo de energia de 1, 1%, enquanto que em países emergentes esse índice pode chegar a 3, 2% (PÉREZ-LOMBARD; ORTIZ; POUT, 2008).
Segundo os dados do anuário mundial de energia (em inglês World Energy Outlook ) publicados pela IEA (2018a), prevê-se que até 2040 a geração de energia elétrica passará de 24 para 40 TWh. Estima-se que entre 30% a 40% do total de energia elétrica consumida global é por edifícios, domésticos e não domésticos (Comissão Europeia, 2003).
Uma das causas do aumento da demanda de eletricidade nas últimas décadas é o crescimento populacional nos centros urbanos. Em 1973, devido à crise do petróleo, notou-se que era melhor economicamente eficientizar o consumo do que aumentar a oferta de energia elétrica. O conceito de eficiência energética nas edificações busca criar ambientes com condições térmicas, visuais e acústicas adequadas para os usuários com baixo consumo de energia (LAMBERTS; DUTRA; PEREIRA, 2014)[p.5].
A eficiência energética sempre foi um assunto de interesse. No entanto, nos últimos anos muitos países da UE - União Europeia, apoiados por políticas públicas, vem buscando novas técnicas para tornar o consumo de energia elétrica mais eficiente (Comissão Europeia, 2003).
No Brasil, a eficiência energética dos edifícios é mensurada a partir do processo de etiquetagem. Nesse processo são considerados o consumo de energia, o conforto térmico dos usuários do ambiente e características físicas como envoltória, condicionamento de ar, iluminação natural e iluminação artificial (MINISTÉRIO DO MEIO AMBIENTE (MMA), 2015). Considera-se iluminação natural aquela proveniente, diretamente ou indiretamente, de fontes de luz como o sol, céu ou refletida por superfícies (LAMBERTS; DUTRA; PEREIRA, 2014). Por sua vez, a iluminação artificial aquela provenientes de fontes artificias como lâmpadas, laminários e pendentes.
A forma, orientação e até as cores aplicadas nas edificações interferem no uso eficiente da luz natural, interferindo no consumo de iluminação artificial (DIDONÉ; OSCAR; PEREIRA, 2009). Segundo dados publicados na revista Lume por Souza
(2008), o uso correto da luz natural permite alcançar uma economia de até 50% com energia elétrica gasta com iluminação (SOUZA, 2008).
Atualmente, 7% do consumo global em energia elétrica é gasto com iluminação artificial. Esse valor reduzido se deve as politicas governamentais que incentivam a diminuição do consumo. Além disso, a evolução tecnológica dos equipamentos também tem grande influência na redução do consumo (IEA, 2018b). Os gastos no Brasil são de 14% para o setor residencial, 22% para o setor comercial e 23% para os edifícios públicos (LAMBERTS; DUTRA; PEREIRA, 2014).
A previsão é que em 2040 os edifícios se tornarão até 40% mais eficientes do que atualmente. Essa melhoria se dará devido a inclusão de diversas estratégias eficientes como a utilização de sistemas de controle, agendamento, sensores de ocupação, zoneamento de áreas e demais técnicas de automação para prédios como BMS (Building Management Systems) e BACS (Building Automation & Control System) que potencializam a economia de energia (IEA, 2018a) (GUL; PATIDAR, 2015).
Dentro desse contexto, o presente trabalho se propõe a analisar, em um ambiente em escala, a aplicação de técnicas de controle para integração eficiente do uso da luz natural e artificial. Serão comparados diferentes cenários, analisando o impacto no consumo de energia elétrica, através de resultados experimentais.
1.1 Objetivos
Nesta seção serão apresentados os objetivos geral e específicos contemplados neste trabalho.
1.1.1 Geral
Desenvolver um ambiente em escala, a partir de dados de um ambiente real, e aplicar um sistema de controle de iluminação buscando integrar de maneira eficiente o uso da luz natural e artificial para diminuir o consumo de energia elétrica.
1.1.2 Específicos
Para alcançar o objetivo geral serão necessários atingir os seguintes objetivos específicos:
1. Desenvolver um protótipo com as características da sala em escala para viabilizar a execução dos testes;
2. Implementar um sistema capaz de monitorar os níveis de iluminância dentro do ambiente em escala;
3. Aplicar técnicas para controlar os níveis de iluminância através do acionamento de um conjunto de LEDs - Light Emitting Diode (Diodo Emissor de Luz);
1.2 Justificativa
Considerando que, mundialmente, 7% da energia elétrica produzida é utilizada para iluminar ambientes (IEA, 2018b), no Brasil, esse valor alcança 22% para o setor comercial e 14% para o setor residencial (LAMBERTS; DUTRA; PEREIRA, 2014). A Universidade Federal de Santa Catarina no Campus Araranguá do bairro Jardim das Avenidas gasta 32% em iluminação artificial (BILÉSIMO, 2015), por isso, vem-se buscando encontrar soluções para a racionalização desse uso.
Segundo dados do PROCEL (2002), o uso da luz natural nos ambientes pode trazer uma redução de até 50% do consumo de energia com iluminação. Soluções tecnológicas, como sistemas de automação, estão diretamente ligados à economia de energia. Entre as existentes, o controle de iluminação pode proporcionar até 40% (NIERO, 2017).
1.3 Organização do Trabalho
A estrutura do trabalho está organizada em 5 capítulos com os assuntos respectivos, incluindo neles, o presente capítulo de Introdução.
O capítulo 2 refere-se a Iluminação nas Edificações e trata de definições e
conceitos importantes de iluminação para as edificações.
Ocapítulo 3 refere-se ao Sistema de Controle da Iluminação Artificial e trata-se
da metologia utilizada para o desenvolvimento do protótipo em escala, hardware e software presentes neste trabalho.
O capítulo 4 se refere aos Resultados e trata dos testes e os resultados
encontrados a partir dos testes.
O capítulo 5 se refere as Considerações Finais e análises realizadas com a
execução deste trabalho.
O apêndice apresenta os códigos-fonte em malha aberta e fechada utilizados para a execução dos testes presentes neste trabalho.
2 ILUMINAÇÃO NAS EDIFICAÇÕES
Neste capítulo serão apresentadas as definições e os conceitos básicos sobre iluminação utilizados neste trabalho.
2.1 Conceitos Básicos
Dentro de projetos de ambientes é essencial a aplicação de conceitos de conforto visual devido a sua influência no desempenho das tarefas executadas pelos usuários no ambiente (LAMBERTS; DUTRA; PEREIRA, 2014).
Para Lamberts, Dutra e Pereira (2014) o conforto visual é um conjunto de condições que permitem as pessoas realizarem tarefas visuais com precisão e assertividade, sem esforços visuais e minimizando possibilidade de riscos de acidentes causados por interferências na visão.
É definido como fluxo luminoso (φv) a quantidade de luz emitida por uma fonte luminosa por segundo em todas as direções, possui unidade Lumen (lm). A relação de fluxo luminoso que incide sob o metro quadrado de uma área é definido por iluminância (E), possui unidade Lux (lx) (PROCEL, 2011).
E = φv
S (2.1)
O processo de medição de nível de iluminância pode ser realizado por um aparelho denominado luxímetro. A Figura 1 apresenta um exemplo desse tipo de equipamento. Para realizar a verificação experimental das condições de iluminância, tanto de ambientes reais como ambientes em escala, são estabelecidos procedimentos e parâmetros na norma NBR 15215-4 ABNT (2004). Como exemplos desses procedimentos e parâmetros, é possível citar:
1. Construir modelos em escala não maior do que 1:40;
2. Adequar as refletividades das superfícies e representar o mais corretamente possível as refletividades das superfícies reais;
3. Evitar modelos mal executados onde possam ocorrer vazamentos de luz em suas juntas;
4. Modelar adequadamente os detalhes das aberturas.
A antiga norma NBR 5413 ABNT (1992) determinava os níveis de iluminação requeridos para cada atividade por valor baixo, médio e alto de iluminância. A partir de 2013, a inclusão da NBR ISO/CIE 8995-1 substituiu a antiga norma. Na normal atual
tem-se apenas uma iluminância média para cada atividade. Para uma sala de aula por exemplo, é utilizado 500 lx (ABNT, 2013).
Figura 1 – Luxímetro Minipa-1020
Fonte: Página da Minipa em Luxímetros.
Existem alguns fenômenos físicos aplicáveis para os fluxos luminosos, como a absorção, a reflexão, a refração e a transmissão, conforme demonstrado na Figura 2. Segundo os dados de PROCEL (2011) a absorção acontece quando raios de luz que incidem em uma superfície que são absorvidos por ela. A reflexão acontece quando esses raios são refletidos de volta para o meio de origem.
O fenômeno da reflexão pode acontecer de forma especular quando está refletido em apenas uma direção ou difusa quando está refletindo para diversas direções. Já a transmissão acontece quando os raios penetram no meio. A refração acontece ao ser transmitida de um meio para outro, alterando a velocidade e o comprimento de onda. Por esse motivo, ocorre um desvio de direção em relação à original (PROCEL, 2011).
Quando se fala em iluminação é comum estudar alguns problemas relacionados. O ofuscamento, por exemplo, ocorre devido a variação rápida e alta de iluminâncias (LAMBERTS; DUTRA; PEREIRA, 2014). Ao se olhar por uma janela durante um dia muito ensolarado pode ocorrer o ofuscamento direto. Esse efeito acontece quando a fonte de luz está no campo de visão. O ofuscamento indireto, por sua vez, acontece quando a fonte de luz está em uma direção diferente do campo de visão. Dependendo da incidência de luz, o ofuscamento pode causar desconforto visual aliado com o enfraquecimento da visão dos objetos, que resultam em fadiga visual (LAMBERTS; DUTRA; PEREIRA, 2014).
Segundo Silva (2016), para ter um ambiente com boa iluminação é importante controlar o ofuscamento, brilho, reflexos e evitar excessos, já que nível alto de
Figura 2 – Fenômenos Físicos da Iluminação
(a) Absorção e reflexão de ondas
(b) Transmissão e refração de ondas
Fonte: Autor.
iluminância não significa, necessariamente, conforto visual.
2.2 Iluminação Natural e Artificial
A iluminação está diretamente ligada com o conforto dos usuários, permitindo harmonizar e valorizar o ambiente. Além disso, possui grande influência na produtividade e rendimento das pessoas (SILVA, 2016). Estudos conduzidos por Begemann, S.H.A. et al (1994 apud De Carli; De Giuli; ZECCHIN, 2008) apontam que ambientes com má iluminação podem causar problemas de sono, perda de produtividade e até depressão.
Para Lamberts, Dutra e Pereira (2014) as fontes de luz natural são o sol, o céu e as superfícies, edificadas ou não, que fornecem respectivamente luz direta, luz difusa, luz refletida ou indireta. A iluminação de ambientes está associada com a utilização de fontes luminosas naturais e artificiais que buscam garantir visibilidade, segurança e orientação dentro de ambientes (WENDEN, 2013).
Devido a variação de iluminação natural durante o dia, entre o plano de trabalho e as aberturas é necessária a inclusão das fontes de luz artificial, permitindo a realização de atividades sem limitação de horário. Segundo Lamberts, Dutra e Pereira (2014) na arquitetura de ambientes se analisa muito a relação entre iluminação
natural e iluminação artificial. Sabe-se que a integração traz diversos benefícios e uma complementa a outra. Os benefícios são diversos com a aplicação correta da iluminação de um ambiente, como aumento de produtividade, melhora na concentração e harmonia ao ambiente (SILVA, 2016).
Silva (2016) enfatiza que os ambientes comerciais devem ser projetados levando em consideração os níveis de iluminância adequados para cada atividade. Além disso, Lamberts, Dutra e Pereira (2014) expõem que não se deve desprezar o uso da iluminação natural já que o contato com o exterior ajuda a aliviar o estresse.
2.3 Eficiência Luminosa
Por muitos anos, os arquitetos estudaram formas de tornar os ambientes mais agradáveis e mais eficientes em termos de iluminação. Por esse motivo, sabe-se que existem diversas alternativas que auxiliam o aproveitamento da iluminação natural nos ambientes. Algumas estratégias são a utilização de iluminação lateral, zenital horizontal, angular, solar direta, indireta e átrio (ROBBINS, 1986 apud FONSECA, 2007). Exemplos de estratégias são mostrados na Figura 3.
O uso mais comum é a utilização da iluminação lateral, vista na Figura 3(a). Porém, de acordo com as necessidade locais, outras estratégias podem ser adotadas visando melhorar o aproveitamento da luz natural.
Para Souza (2008) o uso de estratégias buscando aproveitamento da iluminação natural pode trazer uma economia de até 50% nos gastos com iluminação nas edificações. Por esse motivo, a inclusão desses detalhes nos projetos de ambientes se torna cada vez mais importante a longo prazo.
As cores internas também desempenham um papel importante na eficiência dos ambientes. Por exemplo, cores claras tem maior capacidade de refletir a luminosidade, enquanto as cores escuras em absorver ela. Por esse motivo, ambientes com tons claros auxiliam na reflexão da luminosidade natural e artificial, trazendo uma melhor distribuição da luminosidade no ambiente.
O uso da iluminação artificial é, sem dúvida, necessário e importante nos ambientes. Porém, a integração entre iluminação artificial e natural deve ser balanceada, buscando a minimização do uso da iluminação artificial, mantendo conforto visual e trazendo economia de energia elétrica.
Todos os componentes que integram os sistemas de iluminação natural e artificial devem ser analisados conjuntamente, inclusive as lâmpadas presentes no sistema de iluminação. No início de 2001 houve um período de apagões no Brasil, o que motivou o Inmetro - Instituto Nacional de Metrologia, Qualidade e Tecnologia a conscientizar os consumidores sob os problemas do uso das lâmpadas incandescentes (GANDRA, 2016).
Figura 3 – Estratégias de aproveitamento na iluminação
Fonte: Fonseca (2007) [p. 26]
Segundo os dados de PROCEL (2011) a eficiência luminosa é definida como a relação entre fluxo luminoso e a potência, com a unidade de lm/W. Esse aspecto é importante a ser considerado, pois quanto maior seu valor, mais econômica será em termos de consumo de energia elétrica. As lâmpadas incandescentes geralmente possuem eficiência luminosa de 10 lm/W a 15 lm/W, as fluorescentes comuns 55 lm/W a 75 lm/W e, segundo Gul e Patidar (2015) é possível encontrar lâmpadas LED com eficiência de 113 lm/W.
A substituição das lâmpadas incandescentes por fluorescentes permite uma economia de até 75%. As lâmpadas LED possibilitam uma economia de 85% se comparadas com as lâmpadas incandescentes. Por esse motivo, houve uma restrição do uso de lâmpadas incandescentes a partir da Portaria Interministerial 1.007/2010 buscando racionalizar o consumo de energia elétrica (GANDRA, 2016).
2.4 Sistemas Eficientes
Atualmente, existem diversos sistemas utilizados em edificações que buscam a diminuição do consumo de energia elétrica. A preocupação se baseia no tamanho dos ambientes e os desperdícios que podem ocorrer. Assim, são implementados sistemas inteligentes que auxiliam no controle e, por consequência, na economia de energia elétrica.
Normalmente, as terminologias sobre o tema de automação de edifícios são BMS - Buildings Management System (Sistema de Gerenciamento de Edifícios), BCS - Buildings Control System (Sistema de Controle para Edifícios), BACS - Building Automation and Control Systems (Sistemas de Controle e Automação de Edifícios), também denominados BAS - Buildings Automation System (Sistemas de Automação para Edifícios). Além disso, os BEMS - Building Energy Management Systems (Sistemas de Gerenciamento de Energia em Edifícios) normalmente são utilizados para medição de consumo de energia elétrica em edificações (P. Palensky, 2003).
Em 1970 se iniciaram as primeiras implementações dos BMS. Com os constantes avanços tecnológicos, hoje é possível realizar controle, monitoramento, automação e otimização de todos os parâmetros de um edifício (TARIQ et al., 2012). Ainda segundo Tariq et al. (2012) os BMS permitem o controle do sistema de iluminação, condicionamento de ar, elevadores, câmeras de segurança e até alarmes de incêndios, atuando através de sensores e informações digitais que permitem realizar um controle inteligente e que possibilita a economia de energia elétrica.
Além destes sistemas complexos, é possível incluir alternativas mais simples que já contribuem na economia. Por exemplo, os sensores estão cada vez mais acessíveis. Os sensores de presença detectam a movimentação e presença de pessoas no ambiente, assim, mantendo a iluminação artificial do ambiente ligada enquanto for necessária. No estudo conduzido por Petry et al. (2009), a inclusão de sensores de presença no sistema de iluminação de duas salas de aula permitiu uma economia de 28%.
Existem temporizadores que permitem que a iluminação artificial fique ligada por tempo determinado. Após esse tempo, a iluminação volta a ficar apagada. Com esse processo de liga e desliga, há uma economia considerável, já que há ambientes que não precisam ficar com a iluminação ligada 24 horas por dia.
O uso de sistemas de controle para eficientizar o uso da iluminação artificial é um campo de constante estudo. Silva e Taschetto (2014) conseguiram uma economia de até 22, 28% mantendo as condições de trabalho no ambiente de um laboratório de sistemas térmicos. Os resultados de Byun e Shin (2018) foram de 43% de economia. A aplicação de sistemas de controle de iluminação desenvolvida considerava parâmetros de satisfação e padrão de usuários.
Segundo os estudos de Yang, Chang e Chou (2016) aplicados em um estacionamento, a troca de lâmpadas fluorescentes com uma eficiência luminosa maior permitiu uma economia de 65%. A integração dessas lâmpadas com o sistema de controle de iluminação conseguiu atingir um total de 77, 5% de economia de energia elétrica.
A dimerização (dimming) está associada a alteração do nível de iluminância de um sistema de iluminação automatizado ou não que permite variar de 0% a 100%.
Analogamente, pode-se relacionar com o aumento e diminuição do volume de um alto falante. A utilização desta técnica auxilia também na redução do consumo de energia elétrica. Existem situações durante o dia em que não se faz necessário a utilização da potência total das lâmpadas. Com o ajuste, é possível diminuir o consumo e tornar o sistema mais eficiente.
O estudo da eficiência de sistemas de iluminação envolve a integração de diversas tecnologias e o resultado traz benefícios econômicos e ambientais. Busca-se cada vez mais minimizar os desperdícios e maximizar a eficiência de uso.
2.4.1 Medição por Sensores
Atualmente, a utilização de sensores está cada vez mais favorável ao desenvolvimento de soluções tecnológicas. Comercialmente, existem diversos componentes que realizam a medição da iluminância. Porém, quanto melhor a resolução e mais preciso, maior o seu custo.
Figura 4 – Sensor LDR
Fonte: Sensor LDR
Os sensores de luminosidade LDR (Light-Dependent Resistor ) ou fotoresistores (Figura 4) são capazes de medir a intensidade de luz do ambiente por meio da variação da resistência interna. Normalmente são mais utilizados devido ao seu preço. Atualmente, a unidade pode chegar a R$0, 30.
Além dos fotoresistores existem sensores digitais com resolução de AD de 16 bits. O sensor BH1750FVI possui faixa de medição de 1 a 65.535 lx e o sensor TSL2561 com faixa de 0, 1 à 40.000 lx. O preço da unidade desses sensores respectivamente pode variar de R$16, 90 a R$53, 90.
3 SISTEMA DE CONTROLE DA ILUMINAÇÃO ARTIFICIAL
Neste capitulo será apresentada a metodologia para o desenvolvimento do protótipo em escala, hardware e software utilizados para execução deste trabalho.
3.1 Descrição
Para o desenvolvimento desse trabalho, foi escolhida uma sala do Campus Araranguá da UFSC (Jardim das Avenidas), como base nos prévios estudos de Silva (2017) e Bilésimo (2015). A partir das dimensões da sala, vista na Figura 5, foi elaborado um ambiente em escala vinte vezes menor (Figura 6). As dimensões do protótipo estão de acordo com a NBR 15215-4, que padroniza medição em modelos para o máximo de 40 vezes menor.
Figura 5 – Planta Baixa do Ambiente Real
Fonte: Autor.
Os estudos conduzidos por Pereira, Pereira e Castaño (2017) apontam que a utilização de modelo em escala reduzida é uma boa alternativa para avaliação de
iluminação natural em edifícios. Esses modelos ajudam na simulação de fenômenos físicos que podem ser avaliados quantitativamente ou qualitativamente.
Nesse trabalho, a motivação da criação do ambiente em escala considerou a viabilidade econômica para o desenvolvimento, facilidade para compra de equipamentos e simplificação na solução a ser aplicada para realização dos testes. Além disso, o uso de um modelo em escala permite realizar testes sem afetar a rotina de uso de uma sala de aula.
Inicialmente, a base do protótipo foi dividida em quatro áreas e foram instalados sensores de luminosidade do tipo LDR (Light-Dependent Resistor ) em cada uma dessas áreas. Essas divisões servem para avaliar os níveis de iluminância nas partes mais próximas e afastadas das janelas, conforme mostra Figura 6c e 6d. Cada cor na Figura 5 representa uma área, sendo: azul a Área 0 (A0), verde a Área 1 (A1), amarelo a Área 2 (A2) e vermelho a Área 3 (A3). No interior do ambiente em escala, foram representados com fita escura o espaço onde fica o quadro-negro e a porta.
Figura 6 – Ambiente em escala
(a) Frontal (b) Lateral
(c) Interno - Quadro e porta (d) Interno - Fundos
Fonte: Autor.
Os valores de iluminância lidos pelos sensores devem ser convertido em sinais elétricos e enviados para o canal analógico da placa de desenvolvimento Arduino MEGA. O conjunto de informações desses quatro sensores posteriormente devem servir de entrada para o sistema de controle.
Os dados de entrada irão sofrer calibração através de uma função matemática definida para cada sensor. A função foi definida e calibrada com base nos valores
lidos pelo Luxímetro Minipa, modelo MLM-1020. Os valores de entrada também são filtrados, pois em alta frequência existe variação devido a existência de ruído. Nesse trabalho foram avaliados dois tipos de filtros digitais: passa-baixa de primeira ordem e exponencial.
Serão analisados os seguintes cenários:
• Uma área de sensores, o controle é feito com base na média dos quatro sensores A0123(S0, S1, S2 e S3);
• Duas áreas de sensores, o controle é realizado a partir da média de dois grupos de sensores A01(S0 e S1) e A23(S2 e S3);
• Quatro áreas de sensores, com controle independente para cada área A0(S0), A1(S1), A2(S2) e A3(S3).
Como estratégia de controle, foi utilizado o controlador PI (Proporcional-Integral) cujos parâmetros Proporcionais (Kp), Integrais (Ki) foram escolhidos de forma experimental. A equação (3.1) representa o controlador PI, onde u(t) é definido como a saída em relação ao tempo, e(t) como a entrada menos o erro em relação ao tempo, Kp e Ki são constantes (BEZERRA, 2007).
u(t) = Kp.e(t) + Ki. Z t
0
e(τ )dτ (3.1)
O controlador PI irá atuar diretamente sob as fitas LED, aumentando ou diminuindo a intensidade para manter um valor de referencial. No trabalho em questão não foi utilizada nenhuma prática de evitar ofuscamento como as prateleiras de sol e brises horizontais e verticais. As cores claras internas do protótipo estão representadas de acordo com o ambiente real, e auxilia na reflexão da luz natural e artificial.
3.2 Projeto de Hardware
Nesta seção será detalhado o projeto do hardware utilizado para execução deste trabalho.
3.2.1 Placa de Circuito Impresso
O projeto da Placa de Circuito Impresso (PCI) foi desenvolvido para permitir o controle com alguns cenários possíveis: o controle automático, controle manual, projeção e ensino, que podem ser acionados por botões. Foram incluídos LEDs que permitem informar a seleção dessas opções. O modelo real e o layout realizado podem ser conferidos na Figura 7.
O cenário de controle automático deve realizar o processo de regulação de iluminação do ambiente, buscando convergir para o valor de iluminância de referência. O controle manual foi projetado para realizar o ajuste manual da iluminação com auxilio dos botões, sem passar pelo processo do sistema de controle. Os modos projeção
e ensino são cenários pré-programados que permitiriam diminuir a iluminação para realizar a projeção em sala de aula ou aumentar a luminosidade interna da sala acima de 500 lx.
A aquisição dos sinais foi feita pelo sensor LDR, que identifica a variação de luminosidade a partir da sua resistência interna. A interligação dos sensores à placa é feita através de um conector RJ-45. A comunicação com a placa Arduino Mega é feita através do conector J3. A escolha da utilização do conector RJ-45 foi devido a quantidade de sensores presentes, dessa forma, caso existisse uma quantidade maior de sensores seria necessário utilizar outro tipo de conector.
O sistema de processamento de dados e controle é implementado no Arduino, que aplica sinais PWM na base dos transistores que então acionam as fitas de LED presentes no teto do ambiente em escala. Através do conector J2, as fitas de LED são alimentadas por uma fonte externa com uma tensão máxima de 12 V. De acordo com o valor de tensão que é aplicado, as fitas são acionadas com sua iluminância ajustada pelo sistema de controle. Os sensores detectam a variação de iluminância, e após receber novos valores, o processo continua buscando manter um valor de referência.
Figura 7 – Placa de Circuito Impresso
(a) Layout PCI Protheus 8 (b) Layout PCI Real
Fonte: Autor.
3.2.1.1 Modelo esquemático
Para realizar a aquisição de dados por meio dos sensores LDR, foi desenvolvido um circuito responsável por identificar a variação em cada sensor. Por meio de um divisor de tensão, utilizando o sensor LDR na parte inferior do divisor, e entre o resistor
e o LDR terá o valor que deve entrar para o conversor AD do Arduino. Na Figura 8 pode-se ver que foram utilizados os pinos de 1 a 4 do conector J3 representados no esquemático.
O circuito desenvolvido para acionamento das fitas de LED está demonstrado na Figura 9 que utilizou os pinos 5 a 8 do conector J3. O valor de PWM acionados nas portas dos Arduino irá gerar sinais dos pinos 5 a 8, de acordo com a porta, irá acionar um conjunto de fitas de LED em uma área específica. Ao acionar o PWM com seu valor máximo, o transistor irá permitir passagem da tensão máxima de 12V para as fitas de LED.
Figura 8 – Esquemático do circuito de aquisição por LDR
Fonte: Autor.
3.2.2 Arduino Mega
O Arduino Mega é um plataforma de prototipagem eletrônica que possui o microcontrolador ATmega2560, com 54 entradas e saídas já inclusas, que o tornam uma ferramenta flexível e de fácil utilização. Para o projeto em questão foram utilizadas as entradas analógicas, entradas e saídas digitais e saídas PWM. A Tabela 1 apresenta o detalhamento das portas utilizadas e suas conexões com a PCI.
Para esta solução, foi incluído em conexão com o Arduino um módulo de RTC -Real Time Clock (Relógio de Tempo -Real) que permite informar a data e hora em alta precisão. Este módulo permite verificar a temperatura, porém não foi não foi utilizado esse recurso no projeto. A Figura 10 mostra o aspecto das conexões de entrada e saída do Arduino com a PCI e o módulo de RTC.
Figura 9 – Esquemático do acionamento fitas das fitas de LED
Fonte: Autor.
Tabela 1 – Relação PCI e Arduino
Tipo Fluxo Porta PCI Descrição
Analógico Entrada 0 S0 Sensor área 0 Analógico Entrada 1 S1 Sensor área 1 Analógico Entrada 2 S2 Sensor área 2 Analógico Entrada 3 S3 Sensor área 3
Digital Entrada 26 B0 Botão 0 Digital Entrada 28 B1 Botão 1 Digital Entrada 30 B2 Botão 2 Digital Entrada 32 B3 Botão 3 Digital Saída 27 D4 Led D4 Digital Saída 29 D3 Led D3 Digital Saída 31 D2 Led D2 Digital Saída 33 D1 Led D1
Digital-PWM Saída 2 Q4 Saída Fita LED Área 0 Digital-PWM Saída 3 Q3 Saída Fita LED Área 1 Digital-PWM Saída 4 Q2 Saída Fita LED Área 2 Digital-PWM Saída 5 Q1 Saída Fita LED Área 3
Fonte: Autor.
3.2.3 Materiais utilizados
Para o desenvolvimento desse trabalho foram utilizados os seguintes materiais: • 1 Arduino MEGA com microcontrolador ATmega2650, com 54 pinos digitais, onde
14são PWM. Além disso, possui 16 pinos analógicos e 16MHz de velocidade; • 4 Sensores de Luminosidade LDR;
Figura 10 – PCI, Arduino e Módulo RTC
Fonte: Autor.
• 4 Transistores Bipolares do tipo NPN (Negative-Positive-Negative) TIP122; • 4 Resistores 270R 5% (1/4W);
• 8 Resistores 1k 5% (1/4W); • 4 Botões;
• 4 LEDs de cores diferentes; • 2 Conectores 8 pinos; • 2 Conectores 2 pinos;
• 3 Conectores Borne Azul 2 pinos; • 1 Conector RJ45;
• 1 Conector fêmea para fonte de 2A; • 1 Fita LED de 1m, Cor: Branca; • 1 RTC DS3231;
• 1 Fonte de alimentação 12V 2A; • 1 Luxímetro MLM-1020 Minipa;
• Jumpers (macho/macho e macho/fêmea).
3.3 Projeto de Software
Nesta seção será apresentado o projeto dos softwares desenvolvidos para execução deste trabalho.
3.3.1 Software Base
O desenvolvimento da solução em software que busca a integração correta e eficiente dos sistemas de iluminação natural e artificial, foi realizada por controle PI e programados pela IDE - Integrated Development Environment (Ambiente de Desenvolvimento Integrado) do Arduino. Para analisar o problema proposto foi desenvolvido programas diferentes para cada cenário, com seus parâmetros e especificações que permitiu-se avaliar o funcionamento para os diferentes cenários anteriormente citados.
Quando se utiliza controle PI, é necessário utilizar apenas os valores de ganho proporcional e integral, definidos pelas constantes Kp e Ki. Ao implementar essa técnica na IDE do Arduino deve-se manter Kd zerado, determinando assim, que o sistema em questão é de fato PI.
Para utilizar a funcionalidade de controlador no Arduino, é necessário incluir uma biblioteca externa. A biblioteca está disponível no próprio gerenciador de biblioteca do Arduino, buscando por PID e realizando a instalação.
São necessárias as definições de variáveis como referência, entrada, saída, Kp, Ki e Kd que são do tipo double, decimal com precisão de 64 bit. Depois de definir uma referência e valores para o controlador, é necessário instanciar o controlador PID e passar o modo dele para automático no setup do Arduino.
A sintaxe da função PID é a seguinte: PID
P ID_Controller(entrada, saida, ref erencia, Kp, Ki, Kd, DIRECT );
Deve-se levar em consideração que ao trabalhar com valores que decrescem é necessário alterar o parâmetro para REVERSE, e ao trabalhar com valores que crescem deve-se utilizar parâmetro DIRECT. Neste trabalho, ao utilizar o valor de AD como entrada do controlador foi necessário alterar para REVERSE. Quanto maior for a luminosidade, menor é o valor de AD. O contrário acontece ao trabalhar com lx, logo se utiliza DIRECT.
O processo pode ser descrito através do Diagrama de Blocos na Figura 11. Foi considerado um valor de referência para a iluminância. A referência é comparada com o valor lido pelos sensores, gerando o sinal de erro. O controlador PI gera um sinal de controle que é aplicado no ambiente através do acionamento das fitas LED. Os sensores LDR identificam a intensidade e convertem para sinais analógicos de tensão. Esses sinais são lidos pelo Arduino, que realiza a conversão AD com 10 bits de resolução. O sinal passa por um filtro que será especificado para cada cenário.
Os softwares foram desenvolvidos apenas para funcionarem no modo de controle automático. Por esse motivo, ao energizar o sistema a placa Arduino já iniciará a execução de algum dos três cenários: uma área, duas áreas ou quatro áreas.
Figura 11 – Diagrama de blocos do processo de medição
Fonte: Autor.
3.3.2 Projeto dos Filtros
Para realizar a filtragem dos valores de entrada foram utilizados dois filtros: o exponencial e o filtro de passa-baixa de primeira ordem.
O filtro exponencial pode ser descrito pela equação (3.2), onde o coeficiente de suavização (α) pode variar entre 0 < α < 1. Assim, quanto menor o valor de α, mais amortecido será o valor aplicado no filtro. O Ztrepresenta o valor exponencialmente
suavizado, e o somatório Z0, Z1, ..., Zné uma série temporal estacionária.
Zt = α t−1
X
k=0
(1 − α)jZt−j+ (1 − α)t∗ Z0, t = 1, .., N (3.2)
Para exemplificar, temos a Equação (3.3) que representam a Equação (3.2) simplificada. Ao receber um valor novo, ele será multiplicado pelo coeficiente de suavização e somado a uma participação do valor antigo. Se utilizarmos α como 0.05, teremos só 5% do valor novo representando o ValorFinal. Nesse contexto, foi definido um valor de α para cada cenário proposto de forma experimental, buscando evitar efeitos estroboscópicos.
V alorF inal = α ∗ [V alorN ovo] + (1 − α) ∗ [V alorAntigo] (3.3) A definição da posição do polo do filtro passa-baixa pode ser feita através da análise espectral dos sinais dos sensores. Assim, o polo será posicionado de forma a atenuar os sinais com frequências acima da frequência de corte. Para realizar a análise, deve-se primeiramente determinar o tempo de amostragem. Nesse trabalho, esse procedimento foi realizado utilizando o sistema em malha aberta, ou seja, é aplicado um valor fixo no PWM nas fitas LED. Enquanto isso, o programa apresenta na saída serial o período entre leituras, permitindo calcular o tempo de amostragem. Os dados
coletados são processados no Matlab gerando o gráfico da análise espectral. Na seção 4.1.1 do capítulo Resultados será abordado o processo de geração dos gráficos de cada cenário.
3.3.3 Mapeamento para conversão lx
Como parte da solução, os sensores LDR realizam a aquisição de dados. Esses dispositivos tem sua resistência alterada conforme a iluminância, o que muda a tensão nas entradas analógicas da placa Arduino. Os valores de tensão transformados de analógico para digital em uma faixa de 0 a 1023.
A proposta de haver uma função de conversão AD para lux é permitir a medição do nível de iluminação que o sensor está identificando. Considerando que o conversor AD tem 10 bits de resolução, possibilitando o uso de 0 a 1023 em Analógico para Digital (AD). Dentro dessa faixa, 1023 refere-se à um ambiente totalmente escuro e 0 refere-se a presença de alta iluminância.
Para estabelecer uma equação matemática, é necessário fazer um mapeamento da faixa de valores de iluminância e AD, permitindo que fosse possível parametrizar os valores, e possibilitando que pudessem ser correlacionados. O processo de medição será especificado na subseção 4.1.2.
3.3.4 Cenários Implementados
Nesta subseção serão apresentados os cenários implementados como parte da solução, busca-se tornar eficiente o uso da iluminação natural e artificial. Para todos os cenários, foi necessário encontrar o período de amostragem que será definido no próximo capítulo.
Figura 12 – Área representante de 1 área
Fonte: Autor.
3.3.4.1 Uma Área
Para o desenvolvimento desta aplicação foi considerada uma área que contém as áreas A0, A1, A2 e A3 na Figura 12. Os valores de entrada dos quatro sensores
foram utilizados para calcular uma média e aplica-la no sistema de controle. Após realizar o processamento, o mesmo valor de saída é aplicado nas fitas de LED das quatro áreas (A0, A1, A2 e A4), aumentando ou diminuindo a iluminância artificial. Neste cenário foi utilizado apenas um controlador.
3.3.4.2 Duas Áreas
Nesse caso foram consideradas duas áreas: os valores de entrada dos sensores mais próximos da janela (A0 e A1) foram utilizados para calcular a média A01 e aplicá-la no controlador PI. A mesma ação foi realizada para os sensores mais distantes da janela (A2 e A3), que foram aplicados em outro controlador com as mesmas configurações. As duas áreas representadas na Figura 13. Após realizar o processamento, os valores de saída dos dois controladores foram aplicados nas fitas LED localizadas nas áreas A0, A1 e em A2 e A3.
Figura 13 – Área representante de 2 áreas
Fonte: Autor.
3.3.4.3 Quatro Áreas
Para o desenvolvimento desta aplicação foram consideradas quatro áreas na Figura 14. O valor de entrada de cada sensor foi aplicado em um controlador responsável pela área utilizando PI. Após realizar o processamento, os valores de saída dos controladores foram aplicados em cada área A0, A1, A2 e A3.
Figura 14 – Área representante de 4 áreas
3.3.5 Softwares Utilizados
Para realizar o desenvolvimento desse trabalho foram utilizados os seguintes softwares: 1. IDE Arduino V. 1.8.8 2. MegunoLink V. 1.25.18329.1125 3. MLM-1020 Interface Program V. 2.00 4. Microsoft Excel 2007 5. MatLab R2016a
4 RESULTADOS
Neste capítulo será apresentado o processo de testes e os resultados encontrados a partir do desenvolvimento deste trabalho.
4.1 Testes e Configuração
Nesta seção será apresentado todo o processo para a realização dos testes, parametrização dos filtros e desenvolvimento das funções matemáticas de conversão dos valores lidos pelos sensores.
Todo processo de medição realizado com o ambiente em escala foi realizado com orientação 106 graus à leste.Os testes foram realizados entre os dias 10/06/2019 e 19/06/2019 buscando um padrão de dia ensolarado, sem a presença de nuvens. Iniciando as medições no amanhecer das 06:30h até as 12:00h, porém entre uma e duas hora após o início já não necessário utilização de luz artificial.
4.1.1 Filtros
A aplicação de filtros serve para obter dados mais precisos, minimizando os efeitos dos ruídos presentes nas altas frequências. Para o trabalho em questão, não foi identificado a origem do ruído presente.
Para definir os filtros passa-baixa de primeira ordem foi necessário realizar alguns processos, incluindo a análise espectral de frequência que permite verificar onde existe maior incidência de ruídos. Para o filtro exponencial, foi definido um valor de α para cada cenário. Os resultados serão especificados nas subseções a seguir.
4.1.1.1 Uma Área
Neste cenário, para realizar a filtragem dos valores de entrada foram testados dois filtros: o exponencial com α = 0, 10 e um filtro de passa-baixa de primeira ordem. Para determinar o filtro de passa-baixa foi executado o software em malha aberta e encontrado tempo de amostragem ts = 0, 03311 s. O código-fonte utilizado pode ser visto no Apêndice A. Assim, foi possível realizar a análise espectral de frequência do sinal dos sensores deste cenário. Esta análise auxilia na identificação das incidências de ruídos, que se projetado corretamente, realizará a filtragem desses dados deixando-os mais precisos.
Conforme pode-se ver na Figura 15 existem picos de ruído em 1 Hz. Ou seja, é necessário escolher uma frequência de corte menor que este valor. Assim, com a aplicação em testes o melhor valor entrado foi f c = 0, 1 Hz.
Figura 15 – Espectro de frequência - cenário uma área
0 2 4 6 8 10 12 14 16 Frequência (Hz) 0 5 10 15 20 25 |AD|
Analise Espectral de Frequência
Fonte: Autor.
A partir disso, é necessário verificar qual é a taxa de amostragem do sistema em malha fechada. Foi utilizado o código-fonte especificado no Apêndice D. Logo, tem-se T s = 0, 110928 s. Utilizando o Matlab com os valores de T s e f c é possível definir a função de transferência do filtro (H). Com a função de transferência e o Ts é possível encontrar a sua forma discreta (Hd). Para estabelecer a função de transferência é utilizada a função tf do Matlab na forma H = tf (num, den), o numerador é definido como num = 2 ∗ π ∗ f c e o denominador den = [1 num]. Para o caso em questão, as expressões encontradas são vistas nas equações (4.1) e (4.2)
H = 0, 6283
s + 0, 6283 (4.1)
Hd = 0, 06732
z − 0, 9327 (4.2)
Para encontrar o Hd foi utilizada a função do Matlab c2d, cuja sintaxe é Hd = c2d(H, T s). O filtro aplicado no sinal analógico de entrada atenua os ruídos em altas frequências, tornando o valor mais adequado para atuação do controlador.
Neste contexto, temos a resposta em malha fechada dos filtros de primeira-ordem e o exponencial demonstrados na Figura 16. Nota-se que de acordo com os valores definidos, os filtros se comportam similarmente. Por esse motivo, optou-se por realizar os testes de malha fechada utilizando apenas o filtro de primeira ordem.
Figura 16 – Entrada de dados com e sem filtro - 1 Área
Fonte: Autor.
4.1.1.2 Duas Áreas
Para este cenário foi realizada a execução do software em malha aberta, cujo código-fonte encontra-se no Apêndice B, encontrando tempo de amostragem ts01 = 0, 077944s e ts23 = 0, 077712s. Assim, foi possível realizar a análise espectral
de frequência deste cenário. Conforme pode-se ver nas Figuras 18a e 18b, existem picos de ruido próximos de 1 Hz, Assim, foi necessário escolher uma frequência de corte menor que este valor, f c = 0, 05 Hz.
A partir disso, é necessário verificar qual é a taxa de amostragem do sistema em malha fechada, utilizando o código-fonte visto em Apêndice E. Logo, tem-se T s01=
0, 297376s e T s23 = 0, 297144s. Nota-se pela Figura 18a e Figura 18b que os ruídos
presentes estão nas mesmas frequências, e as taxas de amostragem se mantiveram próximas. Utilizando o Matlab com os valores de T s e f c é possível definir a função de transferência pela equação (4.3) e encontrar o equivalente discreto na equação (4.4), empregando as mesmas funções mencionadas no item anterior.
H = 0, 3142
s + 0, 3142 (4.3)
Hd = 0, 08919
z − 0, 9108 (4.4)
Neste cenário, para realizar a filtragem dos valores de entrada foram testados dois filtros: o exponencial com α = 0, 05 e o filtro de passa-baixa de primeira ordem, conforme especificado anteriormente, o filtro exponencial com alpha determinado atua
Figura 17 – Espectro de frequência - Cenário de duas áreas
(a) Espectro de Frequência Área 01
0 1 2 3 4 5 6 7 Frequência (Hz) 0 5 10 15 20 25 30 35 |AD|
Análise Espectral de Frequência - Área 01
(b) Espectro de Frequência - Área 23
0 1 2 3 4 5 6 7 Frequência (Hz) 0 2 4 6 8 10 12 14 16 |AD|
Análise Espectral de Frequência - Área 23
Fonte: Autor.
da mesma forma que o filtro de primeira ordem. Nota-se na Figura 18 que o filtro passa-baixa realiza uma boa filtragem de ruídos.
Figura 18 – Entrada de dados sem filtro e filtro passa-baixa 2 Áreas
(a) Cenário 2 áreas - Área 01
70 75 80 85 90 95 100 105 110 Amostras 400 450 500 550 600 lx Entrada de Dados
Sem Filtro: Area 01 Filtro Passa-Baixa: Area 01
(b) Cenário 2 áreas - Área 23
70 75 80 85 90 95 100 105 110 Amostras 400 450 500 550 600 lx Entrada de Dados
Sem Filtro: Area 23 Filtro Passa-Baixa: Area 23
Fonte: Autor.
4.1.1.3 Quatro Áreas
Para este cenário foi realizada a execução do software em malha aberta, código-fonte em Apêndice C e foram encontrados quatro valores de tempo de amostragem. Porém, como os mesmos apresentaram valores muito próximos foi considerado ts =
0, 141312s. Com esses dados, foi possível realizar a análise espectral de frequência deste cenário. Conforme pode-se ver na Figura 19, existem picos de ruído próximos de 0, 5Hz, ou seja, foi necessário escolher uma frequência de corte menor que este valor, assim f c = 0, 1 Hz.
Para encontrar a taxa de amostragem do sistema em malha fechada foi utilizando o código-fonte em Apêndice F. Assim, foi possível encontrar a taxa de amostragem T s = 0, 582400 s. Empregando o Matlab com os valores de T s e f c, é possível definir a função de transferência conforme equação (4.6) e transformar a função de transferência para modelo discreto conforme a equação (4.6) utilizando as mesmas funções anteriormente mencionadas.
Figura 19 – Espectro Frequência de 4 Áreas
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 Frequência (Hz) 0 2 4 6 8 10 12 14 |AD|
Análise Espectral de Frequência - 4 Áreas
Fonte: Autor
H = 0, 3142
s + 0, 3142 (4.5)
Hd = 0, 1672
z − 0, 8328 (4.6)
Na figura 20 temos o cenário de 4 áreas, onde está presente os valores dos sensores A0 e A1 respectivamente Figure 20a e Figura 20b. Tem-se os valores de entrada sem filtro, e os valores de entrada já filtrado com exponencial e passa-baixa. Nota-se que os valores estão bem próximos, como acontece com os demais cenários. Os filtros ajustados corretamente evitam os ruídos que prejudicariam o controle, vemos que ambos os filtros apresentarem resultados consideráveis.
Figura 20 – Entrada de dados sem filtro, filtro passa-baixa e filtro exponencial - 4 Áreas
(a) Cenário 4 áreas - Área 0
(b) Cenário 4 áreas - Área 1
4.1.2 Função Matemática de Conversão para lx
Para estabelecer uma equação matemática de conversão, é necessário fazer um mapeamento da faixa de valores de iluminância e AD conforme especificado na subseção 3.3.3. Mapeando todos os sensores, tem-se os dados apresentes na Tabela 2.
Nota-se que mesmo utilizando a potência máxima das fitas de LED não zera o valor de AD, ou seja, só irá diminuir mais o valor de AD quando a luminosidade for superior ao valor de lux definido como 100%. Ou seja, conforme a luminosidade da luz natural entrar em contato com o sensor e esse valor for superior, deverá diminuir ainda mais o valor de AD. Lembrando que a intensidade da luz natural sem contato com os raios de luz do sol pode chegar 25.000 lx e em contato com os raios, o valor pode chegar a 100.000 lx.
Tabela 2 – Dados dos Sensores A0, A1, A2, A3
% PWM Lux0 AD0 Lux1 AD1 Lux2 AD2 Lux3 AD3
0 0 1, 6 1009, 5 1, 4 1010, 0 3, 87 959, 71 1, 24 1010, 4 6, 25 16 82, 2 904, 3 68, 4 860, 8 81, 02 841, 77 92, 12 770, 6 12, 50 32 160, 4 758, 9 149, 9 749, 8 154, 5 715, 99 179, 6 680, 0 18, 70 48 236, 4 699, 3 230, 6 685, 8 227, 4 641, 05 269, 8 627, 2 25, 00 64 305, 6 657, 3 306, 0 656, 8 293, 0 591, 34 355, 0 583, 2 31, 25 80 369, 8 623, 5 374, 8 629, 6 352, 4 556, 94 431, 6 550, 6 37, 50 96 423, 4 600, 3 434, 0 607, 6 406, 2 533, 24 499, 8 532, 0 43, 75 112 459, 4 583, 3 482, 2 592, 6 443, 8 517, 25 558, 0 514, 8 50, 00 128 462, 4 561, 7 509, 2 582, 0 457, 0 504, 58 563, 4 505, 8 56, 25 144 476, 6 581, 9 518, 2 578, 6 467, 6 504, 37 605, 4 502, 6 62, 50 160 516, 6 552, 5 533, 4 572, 2 492, 6 495, 53 605, 6 502, 4 68, 75 176 562, 2 554, 6 577, 4 562, 2 543, 2 481, 37 649, 0 492, 4 75, 00 192 609, 0 540, 2 624, 8 547, 8 578, 0 474, 29 698, 2 480, 0 81, 25 208 656, 0 520, 3 673, 2 536, 2 622, 4 465, 78 753, 4 467, 8 87, 50 224 703, 6 514, 3 721, 6 525, 8 667, 0 451, 86 807, 6 457, 2 93, 75 240 751, 0 505, 2 760, 2 517, 6 711, 2 442, 68 860, 6 446, 8 100, 0 255 796, 4 496, 5 817 510, 8 753, 2 433, 59 912, 0 439, 0 Fonte: Autor
Analisando as figuras 21, 22, 23 e 24 em 500 lx, nota-se que para cada uma delas o valor de AD será diferente. Por esse motivo, foi necessário encontrar uma função matemática que representasse cada sensor. Foi empregada a função polyf it do Matlab, cuja sintaxe é polinomio = polyf it(AD, LU X, N ), onde N é a ordem da função a ser aproximada ao conjunto de dados.
Para a escolha do melhor polinômio que represente cada sensor, foi analisada a faixa de valores de AD entre 0 a 1023 e as raízes do polinômio aproximado. Considerando que em todos os pontos da faixa de valores de AD não exista nenhuma
Figura 21 – Valores Medidos e Aproximação - Sensor 0 500 550 600 650 700 750 800 850 900 950 1000 AD 100 200 300 400 500 600 700 800 lx Sensor 0 Dados Medidos Função 3 Ordem Aproximada
Fonte: Autor.
Figura 22 – Valores Medidos e Aproximação - Sensor 1
550 600 650 700 750 800 850 900 950 1000 AD 0 100 200 300 400 500 600 700 800 lx Sensor 1 Dados Medidos Função 3 Ordem Aproximada
Figura 23 – Valores Medidos e Aproximação - Sensor 2 500 600 700 800 900 1000 AD 0 100 200 300 400 500 600 700 lx Sensor 2 Dados Medidos Função 3 Ordem Aproximada
Fonte: Autor.
Figura 24 – Valores Medidos e Aproximação - Sensor 3
500 600 700 800 900 1000 AD 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 lx Sensor 3 Dados Medidos Função 7 Ordem Aproximada
raiz, dessa forma, a curva de medição aproximando-se da curva gerada pelo polinômio encontrado. Assim, as figuras 21, 22, 23 e 24 mostram a relação entre os valores medidos e a aproximação da função. De acordo com o parâmetro das raízes foi escolhido ordem 3 para os sensores A0, A1 e A2 e ordem 7 para A3 conforme mostra as equações (4.7), (4.8), (4.13) e (4.10) abaixo. f_0(x) = −1, 01 ∗ 10−5∗ x3+ 2, 63 ∗ 10−2∗ x2 − 2, 31 ∗ 10 ∗ x + 7, 03 ∗ 103 (4.7) f_1(x) = −9, 22 ∗ 10−6∗ x3+ 2, 71 ∗ 10−2∗ x2 − 2, 75 ∗ 10 ∗ x + 9, 61 ∗ 103 (4.8) f_2(x) = −7, 49 ∗ 10−6∗ x3+ 2, 03 ∗ 10−2∗ x2 − 1, 84 ∗ 10 ∗ x + 5, 82 ∗ 103 (4.9) f_3(x) = −2, 76 ∗ 10−17∗ x7+ 1, 45 ∗ 10−13∗ x6− 3, 34 ∗ 10−10∗ x5+ 4, 47 ∗ 107 ∗ x4 −3, 86 ∗ 10−4∗ x3+ 2, 20 ∗ 10−1 x2 − 7, 80 ∗ 10 ∗ x + 1, 32 ∗ 104 (4.10) 4.1.3 Controlador PI
Para o desenvolvimento desse trabalho foi utilizado controlador PI, sendo definido como valor de referência 480 lx. Para sintonizar o controlador, foram realizados testes nos sistemas em malha fechada, buscando evitar oscilações no valor de controle aplicado nas fitas LED. Assim, foram determinados os seguintes parâmetros.
Kp = 0, 075 (4.11)
Ki = 0, 30 (4.12)
Kd = 0 (4.13)
4.1.4 Potência das fitas de LED
Inicialmente, foi realizada a medição da corrente das 4 fitas de LED presentes no ambiente em escala. Dessa forma, foi possível calcular a potência utilizando a Equação (4.14). Os valores de potência para cada fita estão presentes na Tabela 3.
Tabela 3 – Tensão, Corrente e Potência das áreas A0, A1, A2, A3 - Potência Máxima Área Tensão(V) Corrente(mA) Potência(W)
A0 12 24, 4 0, 2916
A1 12 26, 2 0, 3144
A2 12 25, 1 0, 3012
A3 12 27, 3 0, 3276
Fonte: Autor.
Assim, foi possível encontrar a potência máxima de acionamento das fitas de LED em sua utilização máxima de 1, 2248 W.
P = V ∗ I (4.14)
Para um cenário de ajuste manual da luminosidade com a utilização de um dimerizador, levou-se em consideração a intensidade da luz no ponto central do ambiente sendo em torno 480 lx. Para atingir essa iluminância foi ajustado o PWM para 96, o que representa 37, 5% do seu uso conforme especifica a Tabela 2. Nessa condição foram determinados os seguintes valores de potências, vistos na Tabela 4.
Ao acionar uma lâmpada tradicionais ela utiliza sua potência máxima quando está ligado, ou seja, não realiza nenhum tipo de ajuste de intensidade. As lâmpadas tradicionais permanecem em dois estados: ligadas, quando utilizam o máximo de potência, e desligadas quando a potência é zero.
Tabela 4 – Tensão, Corrente e Potência das áreas A0, A1, A2, A3 - Dimmer Área Tensão(V) Corrente(mA) Potência(W)
A0 12 14, 2 0, 1704
A1 12 14, 9 0, 1788
A2 12 14, 8 0, 1776
A3 12 15, 5 0, 1860
Fonte: Autor.
Quando compara-se a potência máxima de uso das lâmpadas LED com a utilização do dimmer (Figura 25), se obtém uma diferença de 41, 8% de potência elétrica.
4.2 Resultados em Malha Fechada
Todo processo de medição com o ambiente em escala foi realizado com orientação 106 graus à leste, durante o amanhecer entre os dias 10/06/2019 e
19/06/2019. Cada cenário teve a necessidade de ser testado em dias diferentes, porém buscou-se realiza-los em dias ensolarados e sem muitas nuvens.
Para o cenário de uma área, inicialmente, podemos comparar a utilização máxima de potência das lâmpadas LED com a potência utilizada pelo dimmer, e nota-se que há uma redução de potência elétrica que equivale a 41, 8%. De acordo com a medição em tempo real, o controlador PI foi ajustando o uso das fitas de LED o que trouxe uma variação da utilização de potência elétrica das fitas, demonstrado pela Potência 1 área - Real (Figura 25).
Dentro dessa período foi realizado a média de uso do controlador e demonstrado na figura como Potência 1 área - média. Esse valor representou 24, 23% em potência utilizada, ou seja, 0, 2968 W. Assim, comparando potência média do controlador PI com a potência do dimmer houve uma redução de 33, 97%. Ao realizar a comparação com a potência máxima, houve uma redução de 75, 76% de potência utilizada para acionamento das fitas de LED com o controlador PI.
Figura 25 – Cenários 1 Área - Comparação de utilização em porcentagem
Fonte: Autor.
Para o cenário de quatro áreas, foi realizado o mesmo processo de comparação, potência máxima das fitas de LED, potência dimmer, potência real de cada controlador e potência média entre os 4 controladores. Assim, dentro dessa período foi realizado a média de uso dos controladores PI e demonstrado na figura 26) como Potência - média. Esse valor representou 21, 35% em potência utilizada, ou seja, 0, 2615 W.
LED desta área, na área A1 de 21, 09%, área A2 26, 13% e na área A3 18, 72%. Essas diferenças podem ser explicadas devido a diferença de potência entre cada uma delas, demonstrados anteriormente na Tabela 3.
Comparando a média de potência utilizada pelos controlares com a potência de dimmer, tem-se uma redução de 36, 85%. Quando comprado a média de potência utilizada com a potência máxima tem-se uma redução de 78, 65%.
Figura 26 – Cenários 4 Áreas - Comparação de utilização em porcentagem
Fonte: Autor.
Para o cenário de duas áreas foram realizados dois testes, um deles mantendo o padrão dos anteriores, e outro ocultando com uma folha branca os espaços dentro do ambiente em escala que representam a porta e o quadro-negro (Figura 6c).
Para o cenário de duas áreas sem ocultar o quadro-negro e a porta, temos a resposta de porcentagem de potência para cada área A01 e A23 na Figura 27. A potência média das duas áreas, que foi utilizada para acionamento das fitas de LED foi de 0, 1443W, representou 11, 78% da potência total. Dessa forma, tem-se redução de 88, 43% de uso de potência elétrica ao utilizar um controlador PI comparando com a potência máxima.
O cenário ocultando o quadro-negro e a porta com uma folha branca, tem-se a potência utilizada de 0, 1172W, que representou 9, 57% do uso de potência conforme mostra na Figura 28. Essa diferença de 2, 21% entre os dois cenários pode ser explicada devido ao fenômeno de reflexão: as cores escuras tendem a absorver a luminosidade, enquanto as cores claras a refletir. Assim, quanto mais claro o ambiente for projetado,
menos energia elétrica será necessária para mantê-lo com o valor de parâmetro desejado.
Figura 27 – Cenários 2 Áreas - Comparação de utilização em porcentagem
Fonte: Autor.
Figura 28 – Cenários 2 Áreas - Bloqueio da porta e quadro-negro
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS
Esse trabalho apresentou a implementação de sistemas de controle buscando analisar as melhores técnicas para realizar a utilização eficiente da iluminação natural e artificial, buscando reduzir o consumo de energia.
Quando se trata de iluminação alguns parâmetros devem ser levados em consideração, tais como: nível de iluminância, de acordo com padrões de iluminância para ambientes, contrastes, ajuste de brilho e ofuscamento para melhorar as condições de iluminação do ambiente. Deve-se levar em conta que alto nível de iluminância não significa boas condições de iluminação e eficiência.
Arquitetos e engenheiros desenvolveram durante anos diversas técnicas para tornar a iluminação dos ambientes mais eficiente, não apenas na construção e planejamento de um edifício novo mas também em edifícios já construídos, implementando sistemas de controle e utilizando equipamentos adequados a essas técnicas.
A implementação de uma solução básica como a utilização de dimmers em ambientes pode reduzir o uso de energia elétrica. Um ponto negativo é a necessidade de ajuste manual, sem a utilização de sensores ou aparelhos de medição. Os usuários podem deixar em um nível maior de iluminância que o necessário, o que acaba deixando de ser tão eficiente energeticamente quanto poderia ser.
Quando utiliza-se um sistema automático que ajusta a luminosidade de acordo com um valor padrão, busca-se otimizar e consumir o mínimo de energia possível, aproveitando ainda a iluminação natural. Essa prática trará diferença de luminosidade quando comparado com um sistema tradicional de iluminação (ligado/desligado), já que este fará o uso total de sua potência, e consequentemente gastará mais energia. Adicionalmente, sistemas de controle apresentam diversas soluções com questões de iluminação. No presente trabalho a utilização do controlador PI trouxe resultados que comprovam a redução do uso de potência. Nesse contexto, pode-se mencionar que cada cenário executado trouxe uma economia.
O cenário de uma área representou redução de uso de potência em 75, 76% da potência total. Com quatro áreas representou redução de 78, 65% e duas áreas 88, 22% de redução de uso de potência. Onde foi utilizando a luz artificial apenas em momentos necessários e com isso fazendo um melhor aproveitamento da luz natural, o que culmina em economia de energia.
